车载行人检测的快速分类计算模型研究

项目名称： 车载行人检测的快速分类计算模型研究

项目编号： No.60972103

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 曹先彬

作者单位： 北京航空航天大学

项目金额： 35万元

中文摘要： 对有着巨大应用价值的车载行人检测系统（PDS），分类检测是其中的一个核心关键技术。由于PDS中呈现数据高度不平衡等特性，现有分类器设计思路不能满足这一应用在性能、特别是实时性方面的要求。不同于现有分类器设计方法，本项目重点研究并构建一种各项性能指标（检测率、误报率、检测速度）可量化表达、组合结构描述参数又可直接计算的树状组合分类模型（称为组合分类计算模型）。首先，通过单分类器性能指标、组合结构描述等的建立，提出一种树状组合分类器各项性能的显式表达；然后，为了快速获得其中最优的关键参数，又设计了关键参数的计算策略和在应用背景下可能的实现方法。组合分类计算模型在用于PDS时，可以使相应的分类器在检测率和误报率满意的前提下，检测时间花费最小，从而实现行人的快速分类检测。本项目的研究不仅可以丰富动态视觉领域的研究成果，推动PDS等相关产业的实用化，还可以快速推广到机器人、军事等领域。

中文关键词： 车载行人检测；智能交通；分类模型；图像检测；

英文摘要：

英文关键词： Pedestrian Detection；Intelligent Transportation；Classifier Model；Image Detection；